주니어 데이터 과학자의 과제: 그 과정에서 도움이 되는 최고의 팁

오늘날 기업이 운영을 개선할 수 있도록 하는 가장 매력적인 분야 중 하나는 데이터 과학입니다.

데이터베이스, 네트워크 서버 및 공식 소셜 미디어 페이지.

관련 게시물: 데이터 과학의 수명 주기

비즈니스 로그는 처리해야 하며 무시할 수 없는 방대한 양의 데이터를 생성합니다.

이러한 데이터 세트는 데이터 과학자가 수집한 다음 분석하기 전에 관련 없는 정보를 필터링합니다.

이 문서는 회사의 현재 상황과 향후 개선 기회를 파악하는 데 도움이 됩니다.

그러나 데이터를 이해하는 것이 항상 간단한 것은 아닙니다. 데이터 과학자와 데이터 분석가는 데이터 축적, 보안 문제, 적절한 기술 부족과 같은 문제에 직면해 있습니다.

주니어 데이터 과학 과제

먼저 데이터 문제 찾기

문제를 식별하는 것은 데이터 과학에서 가장 어려운 작업 중 하나입니다.

대규모의 비정형 데이터 세트는 일반적으로 데이터 과학자의 출발점입니다. 그들은 이 정보로 무엇을 해야 하는지 알고 있어야 합니다.

예를 들어 특정 소비자 기반 상실과 같은 비즈니스 문제를 해결하려면 이 데이터를 분석해야 할 수 있습니다.

또는 비즈니스 데이터를 분석하여 지난 몇 년 동안 손실이 발생한 부분을 확인해야 할 수도 있습니다.

가장 쉬운 솔루션은 다음과 같습니다.

데이터 세트를 분석하기 전에 해결해야 할 문제를 이해하는 것이 가장 좋습니다.

비즈니스 요구 사항을 이해하면 워크플로를 만드는 데 도움이 됩니다. 데이터를 검토할 때 체크리스트를 작성할 수도 있습니다.

가장 관련성이 높은 데이터 선택

기업은 매초 엄청난 양의 데이터를 생성하므로 분석을 위한 적절한 데이터를 얻기가 어렵습니다.

최적의 데이터 모델을 생성하려면 가장 정밀한 데이터 세트를 선택하는 것이 중요하기 때문입니다.

올바른 데이터를 올바른 형식으로 정리하고 분석하는 데 시간이 덜 걸립니다.

법인의 경영실적을 조사하다.

예를 들어 현재 연도 또는 이전 몇 년의 재무 데이터가 포함된 데이터 세트가 필요합니다.

데이터의 양도 상당히 중요합니다. 데이터 부족과 데이터 과잉 모두 해롭다.

어려울 수 있는 고객 기록 및 개인 데이터베이스를 포함하여 다양한 소스의 데이터에 액세스해야 할 수 있습니다.

해결책은 생각보다 쉽기 때문에 두려워하지 마십시오.

주니어 데이터 과학자는 데이터를 얻기 위해 회사 대표와 상호 작용해야 합니다.

이렇게 하면 문제를 처리하는 데 필요한 모든 데이터 세트를 확보할 수 있습니다. 데이터 관리 시스템 및 데이터 통합 ​​기술의 관리도 필요합니다.

Adobe Analytics 와 같은 데이터 솔루션은 여러 소스에서 데이터를 수집, 집계 및 필터링하는 데 도움이 됩니다.

Capturly와 같은 데이터 시각화 도구를 사용하는 경우 또 다른 강력한 솔루션입니다. 이러한 도구의 도움으로 세트에 대한 질적 데이터를 얻을 수 있고 더 쉽게 목표에 집중할 수 있습니다.

이러한 종류의 도구는 모든 데이터 소스를 함께 연결하고 워크플로를 설정하는 데 도움이 됩니다.

데이터 삭제

데이터 정리 또는 데이터 세트에서 불필요한 정보를 제거하는 것은 데이터 과학에서 가장 중요한 과제 중 하나입니다.

부정확한 데이터를 정리하는 데 드는 비용으로 인해 조직은 수익의 최대 25%를 잃을 것으로 추정됩니다.

불규칙성과 원하지 않는 정보가 많은 데이터 세트로 작업하는 것은 데이터 과학자에게 매우 스트레스가 될 수 있습니다.

이러한 전문가는 테라바이트 단위로 작업해야 하기 때문에 모순되는 데이터를 정리하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

또한 이러한 데이터 세트는 의도하지 않은 잘못된 결과를 가져올 수 있습니다.

데이터 거버넌스는 이 문제에 대한 이상적인 해결책입니다. 비즈니스에서 데이터 자산을 관리하는 데 사용하는 관행 모음을 나타냅니다.

처리하는 데이터 세트의 정확성을 제거, 형식화 및 보존하기 위해 데이터 전문가는 최신 데이터 거버넌스 솔루션을 사용해야 합니다.

최고의 데이터 거버넌스 도구는 다음과 같습니다.

• IBM
• 콜리브라
• 트루데이트
• 알터릭스

기업이 수행해야 하는 중요한 조치는 전문가를 고용하여 데이터 품질을 모니터링하는 것입니다.

이는 전사적 문제이므로 데이터 세트의 품질과 정확성을 보장하기 위해 모든 부서에 데이터 품질 관리자가 있어야 합니다.

모아야 할 스킬

주니어 데이터 과학자는 다음 작업을 수행할 수 있어야 합니다.

• 데이터세트 만들기
• 데이터 정리 및 조작
• 사용자가 데이터에 액세스할 수 있도록 만들기
• 고급 분석 수행
• 모델링을 하다
• 데이터 통계 시각화

주니어 데이터 과학자에게 필요한 능력을 연마하기 위한 최우선 순위는 무엇입니까?

데이터 과학 작업을 시작하기 전에 갖추어야 할 기본 기술을 살펴보겠습니다.

또한 읽기: 겸손한 상인 검토 | 데이 트레이딩을 위한 훌륭한 교육 자료입니까?

프로그램 작성

젊은 데이터 사이언티스트 지망생에게 프로그래밍은 필수 능력입니다.

데이터 과학자들 사이에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어는 관계형 데이터베이스 관리 및 데이터 쿼리에 사용되는 Python 및 SQL 입니다.

프로그래밍을 사용하여 방대한 양의 비정형 데이터를 구성합니다. 분석을 용이하게 하는 것은 주니어 데이터 과학자의 직무 설명의 일반적인 구성 요소입니다.

학위를 위해 공부하거나 온라인 집중 과정에 등록하는 것은 프로그래밍 언어를 배우는 두 가지 방법입니다.

일단 숙달되면 프로그래밍은 데이터 과학뿐만 아니라 다양한 직업에 도움이 될 재능입니다.

통계 절차

데이터 과학의 핵심 구성 요소는 통계입니다.

통계적 방법은 학생들이 응용 데이터 과학자가 되도록 교육하는 효과적인 과정에서 간략하게 논의되는 주제입니다.

선형 회귀, 로지스틱 회귀, 판별 분석, 부트스트래핑 및 교차 검증은 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 기법입니다.

데이터 시각화

데이터 과학의 가장 좋은 부분 중 하나는 결과를 그래픽으로 표시하는 것입니다.

미리 정해진 설정, 시각화보다 예술에 가깝습니다. 즉, "모두에게 적합한" 접근 방식은 없습니다.

대신 시각적 전문가는 설득력 있는 이야기를 전달하는 데 능숙합니다.

히트맵 및 워터폴 다이어그램 과 같은 보다 복잡한 차트로 이동하기 전에 막대 차트 및 히스토그램과 같은 기본 차트에 익숙해지는 것부터 시작해야 합니다.

연구 데이터를 평가하거나 표시할 때 이러한 프레젠테이션이 도움이 됩니다. 그러나 그래픽 아트를 적용하면 일변량 및 이변량 분석을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

전부는 아니지만 많은 데이터 과학 팀이 Tableau를 일반적인 거래 도구로 사용합니다.

끌어서 놓기를 사용하는 시각적 분석 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

추가 읽기: Dynamics 365 Project Operations가 비즈니스 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 상위 5가지 방법

데이터 조작

원시 데이터 정리, 이상값 제거, null 값 변경 및 데이터를 보다 유용한 형식으로 변환하는 데이터 조작은 초보 데이터 과학자에게 또 다른 중요한 능력입니다.

경험이 없는 데이터 과학자는 데이터를 능숙하게 조작하여 더 빨리 결론을 내릴 수 있습니다.

데이터 조작 및 분석은 시간이 많이 소요될 수 있지만 궁극적으로 우수한 데이터 기반 의사 결정을 개발하는 데 도움이 됩니다.

자주 사용되는 데이터 수정 및 분석 기술에는 누락된 값 복원, 이상값 수정 및 데이터 종류 변경이 포함됩니다.

기계 학습

기계 학습은 데이터 과학자가 이해해야 하는 방법입니다.

예측 모델링은 기계 학습을 사용하여 수행됩니다.

예를 들어 기계 학습 시스템을 사용하여 다음 달 사용자 수를 예측하고 이전 달의 통계를 표시할 수 있습니다.

특히 마케팅에서 비즈니스 분석의 핵심 구성 요소는 결과 예측입니다.

간단한 선형 모델과 로지스틱 회귀는 Random Forest 와 같은 더 복잡한 모델로 이동하기 전에 시작하기에 좋은 장소입니다.

이러한 알고리즘의 규칙을 알기 위해 몇 줄만 있으면 되지만 작동 방식을 이해하는 것이 중요합니다.

결과적으로 튜닝 하이퍼파라미터가 더 간단해지고, 궁극적으로 오류율이 낮은 모델이 생성됩니다.

문제를 설명하는 연습은 기계 학습을 마스터하는 가장 좋은 방법입니다.

커뮤니티 리더십에 초점을 맞춘 커뮤니티 해커톤인 HackLive와 같은 활동에 참여할 수 있습니다. 여기에서 도전을 해결하고 기여하면서 전문가로부터 배울 수 있습니다.

강력한 커뮤니케이션

의사 소통은 최고의 데이터 과학자 기술 목록의 다음 인재입니다.

데이터 과학자는 데이터를 추출, 이해 및 분석하는 데 능숙합니다.

그러나 해당 위치에서 성공하고 조직에 도움이 되려면 서로 다른 직업적 배경을 가진 팀원들에게 결과를 효과적으로 설명할 수 있어야 합니다.

강한 사업 감각

기술적 전문성은 건전한 비즈니스 판단과 결합될 때 가장 효과적으로 적용될 수 있습니다.

그것 없이는 신진 데이터 과학자는 회사가 발전하기 위해 극복해야 하는 문제와 어려움을 식별하지 못할 수 있습니다.

이는 귀하가 근무하는 회사가 새로운 비즈니스 전망을 추구하는 데 도움이 되는 데 매우 중요합니다.

또한 읽기: 온라인 베팅을 위한 Linebet 앱 기능

결론

방대한 데이터 세트를 관리하고 데이터 과학의 문제를 해결하는 것은 어려운 일입니다.

데이터 과학 전문가는 이제 대기업의 중요한 구성 요소입니다. 기업은 데이터 과학자의 재능과 지식을 활용하는 것 외에도 전문가의 조언을 구할 수 있습니다.

데이터 과학 전문가는 조직의 데이터를 관리하는 방법에 대한 통찰력 있는 조언을 제공하여 구조에 올 수 있습니다.

Udemy 에서 데이터 과학에 대한 여러 우수한 과정을 찾을 수 있습니다.

많이 배우고 전문가가 되십시오.